分類錯誤校正過程英文解釋翻譯、分類錯誤校正過程的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 sort error recovery procedure

分詞翻譯：

分類的英語翻譯：

sort; class; classify; assort; divide; label; staple; system
【計】 categories; categorization; category
【化】 classification
【醫】 classifieation; grouping; systematization; systematize; typing
【經】 classification; classifying; group; sort

錯誤校正過程的英語翻譯：

【計】 error correcting procedure

專業解析

在漢英詞典框架下，"分類錯誤校正過程"（Classification Error Correction Process）指針對分類系統或算法産生的錯誤結果進行系統性識别、分析與修正的技術流程。其核心是通過數據驗證與算法優化，提升分類模型的準确性和可靠性。該過程通常包含以下四個階段：

錯誤識别與标注
基于混淆矩陣（Confusion Matrix）和ROC曲線（AUC值）等工具，檢測分類結果中假陽性（False Positive）與假陰性（False Negative）樣本。該步驟常引用NIST數據質量評估标準作為基準（National Institute of Standards and Technology, 2023）。
錯誤溯源分析
采用特征重要性排序（Feature Importance Ranking）和局部可解釋模型（LIME）追溯錯誤成因，例如訓練數據偏差或特征工程缺陷。此方法在《Pattern Recognition and Machine Learning》（Bishop, 2006）中有系統論述。
校正策略實施
包括數據層面的過采樣（SMOTE算法）與欠采樣、模型層面的集成學習（Ensemble Learning）或阈值調整（Threshold Moving）。IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 的多項研究證實，集成校正策略可使分類準确率提升8-15%。
驗證與部署監控
通過交叉驗證（K-Fold Cross Validation）和線上學習（Online Learning）實現動态優化。Google AI團隊在2024年發布的分類系統白皮書中，特别強調了實時監控對錯誤率控制的必要性。

網絡擴展解釋

分類錯誤校正過程是指在分類任務（如機器學習、數據分類等場景）中，識别并修正模型或系統産生的錯誤分類結果的系統性流程。其核心目的是提升分類準确性和可靠性，通常包含以下關鍵步驟：

錯誤檢測
- 通過混淆矩陣、評估指标（如精确率、召回率、F1值）或人工抽樣，識别被錯誤分類的樣本。例如，模型可能将“貓”誤判為“狗”。
錯誤歸因分析
- 确定錯誤根源：可能是數據不平衡（如某類别樣本過少）、特征噪聲、模型過拟合/欠拟合，或分類阈值設置不合理。
校正策略實施
- 數據層面：增強數據（如過采樣少數類、清洗噪聲标籤）。
- 模型層面：調整超參數、采用集成學習（如Bagging/Boosting）、引入遷移學習。
- 後處理層面：校準概率輸出（如Platt Scaling）、人工規則修正（如特定特征組合強制歸類到某類）。
驗證與疊代
- 使用交叉驗證或新測試集評估校正效果，若未達标則重複上述步驟。例如，校正後模型在測試集上的準确率從85%提升至92%。

該過程需結合具體場景動态調整。例如，醫療診斷需更高召回率（減少漏診），可通過降低陽性類别的分類阈值實現；而垃圾郵件過濾則側重精确率（避免誤判正常郵件），需提高判定阈值。